La pandemia ha cambiato il modo in cui i criminali nascondono i loro soldi e gli strumenti di intelligenza artificiale stanno cercando di fiutarli

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Quando le economie di tutto il mondo hanno chiuso all'inizio di quest'anno, non è stato solo proprietari e consumatori che ha dovuto adattarsi. I criminali hanno improvvisamente avuto un problema tra le mani. Come spostare i loro soldi?

I profitti della criminalità organizzata vengono in genere passati attraverso attività legittime, spesso scambiandosi le mani più volte e attraversando i confini, fino a quando non c'è una chiara traccia di ritorno alla sua origine, un processo noto come riciclaggio di denaro.

Ma con molte attività chiuse o con flussi di entrate inferiori al solito, nascondere i soldi in bella vista imitando l'attività finanziaria quotidiana è diventato più difficile. Il denaro sta ancora arrivando, ma non c'è nessun posto dove metterlo, dice Isabella Chase, che si occupa di criminalità finanziaria presso RUSI, un think tank per la difesa e la sicurezza con sede nel Regno Unito.

La pandemia ha costretto le bande criminali a escogitare nuovi modi per spostare denaro. A sua volta, questo ha alzato la posta in gioco per i team antiriciclaggio (AML) incaricati di rilevare transazioni finanziarie sospette e seguirle alla loro fonte.

La chiave delle loro strategie sono i nuovi strumenti di intelligenza artificiale. Mentre alcune istituzioni finanziarie più grandi e più vecchie sono state più lente nell'adattare i loro sistemi legacy basati su regole, le aziende più piccole e più recenti stanno utilizzando l'apprendimento automatico per cercare attività anomale, qualunque essa sia.

È difficile valutare l'esatta portata del problema. Ma secondo l'Ufficio delle Nazioni Unite contro la droga e il crimine, tra il 2% e il 5% del PIL globale, tra gli 800 e i 2 trilioni di dollari alle cifre attuali, è riciclato ogni anno . La maggior parte passa inosservata. Le stime suggeriscono che solo l'1% circa dei profitti guadagnati dai criminali viene sequestrato.

E questo era prima che covid-19 colpisse. La frode è in aumento, con i timori intorno al covid-19 che creano un mercato redditizio per dispositivi di protezione o farmaci contraffatti. Un numero maggiore di persone che trascorrono tempo online crea anche un bacino più ampio per attacchi di phishing e altre truffe. E, naturalmente, la droga viene ancora comprata e venduta.

Il blocco ha reso più difficile nascondere i proventi, almeno all'inizio. Il problema per i criminali è che molte delle migliori attività per il riciclaggio di denaro sono state anche quelle più colpite dalla pandemia. I piccoli negozi, ristoranti, bar e club sono preferiti perché sono ricchi di contanti, il che rende più facile confondere guadagni illeciti con entrate legali.

Con le filiali bancarie chiuse, è stato più difficile effettuare ingenti depositi in contanti. Anche i servizi di bonifico bancario come Western Union, che di solito consentono a chiunque di entrare dalla strada e inviare denaro all'estero, chiudono i loro locali.

Ma i criminali non sono altro che opportunisti. Con la chiusura dei normali canali di riciclaggio di denaro, ne sono stati aperti di nuovi. Ingenti somme di denaro hanno ricominciato ad affluire nelle piccole imprese grazie ai salvataggi del governo. Questo crea una raffica di attività finanziaria che fornisce copertura per il riciclaggio di denaro.

Rompere le regole

Il risultato è che ci sono più richieste sulla tecnologia AML. I sistemi precedenti si basano su regole artigianali, ad esempio che le transazioni superiori a un determinato importo dovrebbero generare un avviso. Ma queste regole portano a molte false flag e le vere transazioni criminali si perdono nel rumore. Più recentemente, gli approcci basati sull'apprendimento automatico tentano di identificare i modelli di attività normale e di segnalare segnali solo quando vengono rilevati valori anomali. Questi vengono quindi valutati dagli esseri umani, che rifiutano o approvano l'avviso.

Questo feedback può essere utilizzato per modificare il modello di intelligenza artificiale in modo che si adatti da solo nel tempo. Alcune aziende, tra cui Featurespace, un'azienda con sede negli Stati Uniti e nel Regno Unito che utilizza l'apprendimento automatico per rilevare attività finanziarie sospette, e Napier, un'altra azienda che crea strumenti di apprendimento automatico per l'AML, stanno sviluppando approcci ibridi in cui gli avvisi corretti generati da un'IA possono trasformarsi in nuove regole che modellano il modello generale.

I rapidi cambiamenti di comportamento degli ultimi mesi hanno chiarito i vantaggi di sistemi più adattabili. Le autorità di regolamentazione finanziaria di tutto il mondo hanno rilasciato nuove linee guida sul tipo di attività a cui dovrebbero prestare attenzione i team AML, ma per molti era troppo tardi, afferma Araliya Sammé, responsabile del crimine finanziario di Featurespace. Quando succede qualcosa come il covid, in cui i modelli di pagamento di tutti cambiano improvvisamente, non hai tempo per mettere in atto nuove regole.

Hai bisogno di una tecnologia in grado di rilevarlo mentre sta accadendo, dice: altrimenti quando hai rilevato qualcosa e avvisato le persone che hanno bisogno di sapere, i soldi sono spariti.

Per Dave Burns, chief revenue officer di Napier, il covid-19 ha causato l'ebollizione di problemi a lungo sobbollire. Questa pandemia è stata il punto di svolta in molti modi, dice. È un po' un campanello d'allarme che dobbiamo davvero pensare in modo diverso. E, aggiunge, alcuni dei più grandi attori del settore sono stati colti alla sprovvista.

Ma ciò non significa semplicemente adottare la tecnologia più recente. Non puoi semplicemente fare l'IA per il bene dell'IA perché questo vomiterà spazzatura, dice Burns. Quello che serve, dice, è un approccio su misura per ogni banca o fornitore di servizi di pagamento.

La tecnologia AML ha ancora molta strada da fare. La pandemia ha rivelato crepe nei sistemi esistenti che preoccupano le persone, afferma Burns. E questo significa che le cose potrebbero cambiare più velocemente di quanto avrebbero dovuto. Stiamo assistendo a un maggiore grado di urgenza, dice. Quello che tradizionalmente è molto lungo, il processo decisionale burocratico viene drammaticamente accelerato.

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